时间序列的相似性的分层查询  

Hierarchical Algorithm to Match Similar Time Series Data

作　　者：喻高瞻[1] 彭宏[1] 胡劲松[1] 郑启伦[1] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机工程与科学系,广州510640

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第23期152-153,185,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:30230350);广东省科技攻关项目(编号:2004A10202001);广州市科技攻关项目(编号:2004Z2-D0091)

摘　　要：提出了一种新的基于重要点的分段方法,将时间序列数据转换为趋势序列。在进行相似性比较时先进行趋势相似的比较,然后对结果进行欧氏距离的比较。实验结果表明该算法是有效的。The paper proposes a segmentation method based on important points,bywhich time series data can be transformed into trend sequence.When we perform time series similarity searching,trend similarity may be calculated first,then the results are compared based on Euclidean distance.Experiments show that this hierarchical approach is effective.

关 键 词：时间序列 重要点 趋势序列 模式匹配 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]